Patients and ICU nurses' perspectives of non‐pharmacological interventions for pain management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a major stressor for critically ill patients. To maximize pain relief, non-pharmacological interventions are an interesting avenue to explore. AIMS AND OBJECTIVES: The study aim was to describe the perspectives of patients/family members and nurses about the usefulness, relevance and feasibility of non-pharmacological interventions for pain management in the intensive care unit (ICU). DESIGN: A qualitative descriptive design was used. METHODS: Patients/family members (n = 6) with a previous experience of ICU hospitalization and ICU nurses (n = 32) were recruited. Using a semi-structured discussion guide, participants were asked to share their perspective about non-pharmacological interventions that they found useful, relevant and feasible for pain management in the ICU. Interventions were clustered into five categories: a) cognitive-behavioural, b) physical, c) emotional support, d) helping with activities of daily living and, e) creating a comfortable environment. RESULTS: A total of eight focus groups (FGs) with patients/family members (two FGs) and ICU nurses (six FGs) were conducted. Overall, 33 non-pharmacological interventions were discussed. The top four non-pharmacological interventions found to be useful, relevant and feasible in at least half of the FGs were music therapy and distraction (cognitive-behavioural category), simple massage (physical category) and family presence facilitation (emotional support category). Interestingly, patients/family members and nurses showed different interests towards some interventions. For instance, patients discussed more about active listening/reality orientation, while nurses talked mostly about teaching/positioning. CONCLUSIONS: Four non-pharmacological interventions reached consensus in patients and nurses' FGs to be useful, relevant and feasible for pain management in the ICU. Other interventions seemed to be influenced by personal experience or professional role of the participants. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: While more evidence is required to conclude to their effectiveness, ICU nurses can use non-pharmacological interventions complementary to pharmacological treatment of pain as they are low cost and safe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».